DMLとは｜SQLの基本からトランザクション・性能最適化・実務のセキュリティ対策まで
エバープレイ編集部DML とは — 概要
DML（Data Manipulation Language）は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）において「データの操作」を行うためのSQL文群を指す用語です。一般的にはデータの追加（INSERT）、更新（UPDATE）、削除（DELETE）といった操作がDMLに該当します。SELECT（検索）を別に「DQL（Data Query Language）」と分類する流派もありますが、多くの文献や実務ではSELECTも含めてDMLと扱うことが多い点に注意が必要です。
DML に含まれる代表的な操作
- INSERT：新しい行をテーブルに挿入する（バルク挿入も含む）
- UPDATE：既存の行の値を変更する
- DELETE：行を削除する（条件を指定しないと全行削除になるため注意）
- SELECT：データを検索・抽出する（扱いは分類による）
- MERGE（UPSERT）：レコードが存在すれば更新、存在しなければ挿入する（SQL標準・多くのDBMSでサポート）
DML と DDL / DCL / TCL の違い
SQL は機能ごとに分類されることが多く、代表的なカテゴリは以下の通りです。
- DDL（Data Definition Language）：テーブルやインデックスなどスキーマ定義を行う（CREATE, ALTER, DROP 等）
- DML（Data Manipulation Language）：データの追加・更新・削除・検索（INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 等）
- DCL（Data Control Language）：権限管理（GRANT, REVOKE）
- TCL（Transaction Control Language）：トランザクション制御（COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT）
実務上、DML 操作は通常トランザクション単位で扱われ、TCL により確定（コミット）・取り消し（ロールバック）を行います。なお、TRUNCATE は多くのDBMSで DDL 扱い（暗黙コミットを伴う）である点は留意してください。
トランザクション・整合性と并行性（Concurrency）
DML の安全性と性能を語るうえで「トランザクション」と「隔離レベル（Isolation Level）」は不可欠です。ACID（Atomicity, Consistency, Isolation, Durability）の概念により、複数の DML 操作を一つの原子処理として扱い、整合性を保ちます。
- 隔離レベルの例：READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE
- ロック機構：行レベルロック・テーブルロックなど。デッドロックやロック競合の監視が重要。
- MVCC（Multi-Version Concurrency Control）：PostgreSQL や InnoDB（MySQL）等で採用。読み取りと書き込みの競合を減らす。
性能（パフォーマンス）最適化の観点
DML の実行速度は単なる SQL 文の良し悪しだけでなく、インデックス設計、統計情報、実行計画、I/O 性能、ロックの競合、バッチ処理の有無など複数要因に依存します。代表的な最適化手法を挙げます。
- 適切なインデックス設計：WHERE 句や JOIN に使う列に対するインデックス。ただし過剰なインデックスは更新コストを増やす。
- EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE：クエリプランを確認し、フルスキャン・インデックス非使用等を特定する。
- 統計情報の最新化：オプティマイザが最適なプランを選べるように統計を保つ。
- バルク操作：大量挿入は一行ずつではなく、バルク INSERT や COPY（データベース依存）を利用。
- トランザクションの粒度：長時間トランザクションはロックの競合を招くため、適切に分割する。
- パーティショニング：非常に大きなテーブルはパーティション分割で検索・削除を効率化。
セキュリティと安全な DML 実装
DML を用いるアプリケーションでは、SQL インジェクションや権限設定ミスが重大なリスクになります。実務上の対策は次のとおりです。
- プリペアドステートメント（パラメータ化クエリ）の利用：入力値をバインドし、SQL インジェクションを防ぐ。
- 最小権限の原則：アプリケーション用のDBユーザには必要最小限の権限のみ付与。
- 入力バリデーションとサニタイズ：型チェックや長さ制限、許容値の検証。
- 監査ログ（Audit）：重要な DML 操作は監査ログで記録し、不正操作の検出に備える。
実運用での注意点・ベストプラクティス
- WHERE 句を必ず確認：UPDATE / DELETE を実行する際は WHERE 条件が正しいかテストする。間違えると全行更新・削除になる。
- トランザクションは短く：長いトランザクションはログ肥大やロック競合を招く。
- テスト環境での検証：大規模 DML（スキーマ移行やデータ移行）はステージングで負荷・実行時間を検証。
- バックアップ戦略：誤操作に備えて定期バックアップとポイントインタイムリカバリ（PITR）を整備。
- モニタリング：クエリ実行時間、ロック状況、遅いクエリのログ（slow query log）を監視。
ORM（Object-Relational Mapping）と DML
アプリケーションから直接 SQL を書く代わりに、ORM ライブラリ（例：Hibernate、ActiveRecord、Entity Framework）を使うケースが増えています。ORM は DML の自動生成やトランザクション管理を支援しますが、生成される SQL が非効率になることもあり、重要なクエリでは手書き SQL やクエリチューニングが必要です。
NoSQL 系との比較
NoSQL データストア（キー・バリュー、ドキュメント、カラムファミリ、グラフ等）は、リレーショナルな DML の概念と完全には一致しません。たとえば、ドキュメントデータベースでは「ドキュメントの挿入・更新・削除」といった操作はあるものの、SQL のような統一的な DML ではなく、API レベルでの操作になります。トランザクションや整合性保証のモデルも DB によって異なる（ACID 対応するものと最終的整合性を取るものがある）ため、用途に応じて使い分けが必要です。
具体例（簡単な SQL）
-- INSERT
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, 'Tanaka', 't@example.com');
-- UPDATE
UPDATE users SET email = 'tanaka@example.com' WHERE id = 1;
-- DELETE
DELETE FROM users WHERE id = 1;
-- SELECT
SELECT id, name, email FROM users WHERE email LIKE '%@example.com';
まとめ
DML はデータベース運用・アプリケーション開発の中心的な役割を果たす領域です。単純な CRUD（作成・参照・更新・削除）という枠を越え、トランザクション管理、並行処理、性能最適化、セキュリティ対策と密接に結びついています。実務では単一の正解はなく、DBMS の特性やデータ規模、運用条件に応じた設計とテスト、監視が不可欠です。
